Pilar dalam Google Cloud Framework yang Dirancang dengan Baik ini memberikan rekomendasi untuk mengoptimalkan performa workload di Google Cloud.
Dokumen ini ditujukan untuk arsitek, developer, dan administrator yang merencanakan, mendesain, men-deploy, dan mengelola workload di Google Cloud.
Rekomendasi dalam pilar ini dapat membantu organisasi Anda beroperasi secara efisien, meningkatkan kepuasan pelanggan, meningkatkan pendapatan, dan mengurangi biaya. Misalnya, saat waktu pemrosesan backend aplikasi menurun, pengguna akan mengalami respons yang lebih cepat, yang dapat menyebabkan retensi pengguna yang lebih tinggi dan peningkatan pendapatan.
Proses pengoptimalan performa dapat melibatkan kompromi antara performa dan biaya. Namun, mengoptimalkan performa terkadang dapat membantu Anda mengurangi biaya. Misalnya, saat beban meningkat, penskalaan otomatis dapat membantu memberikan performa yang dapat diprediksi dengan memastikan bahwa resource sistem tidak kelebihan beban. Penskalaan otomatis juga membantu Anda mengurangi biaya dengan menghapus resource yang tidak digunakan selama periode beban rendah.
Pengoptimalan performa adalah proses berkelanjutan, bukan aktivitas satu kali. Diagram berikut ini menampilkan tahapan dalam proses pengoptimalan performa:
Proses pengoptimalan performa adalah siklus berkelanjutan yang mencakup tahapan berikut:
- Tentukan persyaratan: Tentukan persyaratan performa terperinci untuk setiap lapisan stack aplikasi sebelum Anda mendesain dan mengembangkan aplikasi. Untuk merencanakan alokasi resource, pertimbangkan karakteristik workload utama dan ekspektasi performa.
- Desain dan deployment: Gunakan pola desain yang elastis dan skalabel yang dapat membantu Anda memenuhi persyaratan performa.
- Pantau dan analisis: Pantau performa secara berkelanjutan menggunakan log, pelacakan, metrik, dan pemberitahuan.
Optimalkan: Pertimbangkan desain ulang yang mungkin diperlukan seiring perkembangan aplikasi Anda. Menyesuaikan ukuran resource cloud dan menggunakan fitur baru untuk memenuhi persyaratan performa yang berubah.
Seperti yang ditunjukkan pada diagram sebelumnya, lanjutkan siklus pemantauan, penilaian ulang persyaratan, dan penyesuaian resource cloud.
Untuk prinsip dan rekomendasi pengoptimalan performa yang khusus untuk workload AI dan ML, lihat Perspektif AI dan ML: Pengoptimalan performa dalam Well-Architected Framework.
Prinsip inti
Rekomendasi dalam pilar pengoptimalan performa Well-Architected Framework dipetakan ke prinsip inti berikut:
- Merencanakan alokasi resource
- Manfaatkan elastisitas
- Mempromosikan desain modular
- Terus memantau dan meningkatkan performa
Kontributor
Penulis:
- Daniel Lees | Cloud Security Architect
- Gary Harmson | Principal Architect
- Luis Urena | Developer Relations Engineer
- Zach Seils | Networking Specialist
Kontributor lainnya:
- Filipe Gracio, PhD | Customer Engineer
- Jose Andrade | Enterprise Infrastructure Customer Engineer
- Kumar Dhanagopal | Cross-Product Solution Developer
- Marwan Al Shawi | Partner Customer Engineer
- Nicolas Pintaux | Customer Engineer, Application Modernization Specialist
- Ryan Cox | Principal Architect
- Radhika Kanakam | Senior Program Manager, Cloud GTM
- Samantha He | Technical Writer
- Wade Holmes | Global Solutions Director